1. bookVolume 3 (2021): Issue 1 (May 2021)
Journal Details
License
Format
Journal
First Published
30 Mar 2019
Publication timeframe
1 time per year
Languages
English
access type Open Access

Manufacturing Capacity Management By Using Modern Simulation Tools

Published Online: 20 Jun 2021
Page range: 129 - 138
Received: 13 Dec 2020
Accepted: 03 Mar 2021
Journal Details
License
Format
Journal
First Published
30 Mar 2019
Publication timeframe
1 time per year
Languages
English
Abstract

Determining the parameters of the production system as well as the choice of the type of manufactured elements flow shall appoint the level of effectiveness of the manufacturing process. The article presents an example of implementation the simulation verification process of the production flow, taking into account system constraints. The basic stages of developing a simulation model in this process are discussed, taking into account the necessary information and input data. The results show the impact of the application selected flow scenarios on the level of generated costs and the duration of the manufacturing process. The process of assessing individual variants of the organization production was performed on the basis of the results obtained by computer simulation in the FlexSim simulation software.

Keywords

Bartnicka, J., Kabiesz, P., Kaźmierczak, J., 2020. Standardization of human activities as the component of a workflow efficiency model – a research experiment from a meat producing plant. Production Engineering Archives, 26(2), 73–77. Search in Google Scholar

Beaverstock, M., Greenwood, A.G., Lavery, E., Nordgren, B., 2012. Applied Simulation: Modeling and Analysis Using FlexSim, FlexSim Software Products. Search in Google Scholar

Cegłowski, C., 2006. Business process modeling using simulation software, Bydgoszcz: Polish Association for Knowledge Management, 4-14. Search in Google Scholar

Fíla, O., Sellner, K., Vysloužilová, D., Klimecka-Tatar, D., 2020. Safety and Automatization of Machining Line. System Safety: Human - Technical Facility - Environment, 2(1), 268–274. Search in Google Scholar

FlexSim, 2017. User manual. Search in Google Scholar

Gola, A., Korzan A., 2011. Elementy komputerowo wspomaganego procesu sterowania produkcją z wykorzystaniem kart Kanban, Bzdyra, K., Informatyczne Systemy zarządzania, Wydawnicto Uczelniane Politechniki Koszalińskiej, 39-51. Search in Google Scholar

Gołda, G., Kampa, A., 2009. Modelowanie i symulacja przepływu produkcji w zrobotyzowanym gnieździe wytwórczym, Zarządzanie Przedsiębiorstwem, 1, 22-29. Search in Google Scholar

Herma S., 2011. Harmonogramowanie linii montażowej jako element projektowania cyfrowej fabryki, Bzdyra, K., Informatyczne Systemy zarządzania, Wydawnicto Uczelniane Politechniki Koszalińskiej, 52-65. Search in Google Scholar

Jakubowski J., Weretko, D. 2010. Przykłady wirtualnych środowisk wytwarzania na tle zarządzania rozwojem produktu, Bzdyra, K., Bocewicz, G., Informatyczne Systemy zarządzania, Wydawnicto Uczelniane Politechniki Koszalińskiej, 27-38. Search in Google Scholar

Jurczyk, K., Wzorek, A., 2018. Modelowanie i symulacja systemów produkcyjnych przy wykorzystaniu oprogramowania FlexSim – studium przypadku, Studies & Proceedings of Polish Association for Knowledge Management, 87, 4-20. Search in Google Scholar

Kapustka, K., Ziegmann, G., Klimecka-Tatar, D., Nakonczy, S., 2020. Process Management and Technological Challenges in the Aspect of Permanent Magnets Recovery - the Second Life of Neodymium Magnets, Manufacturing Technology, 20(5), 617–624 Search in Google Scholar

Klimecka-Tatar, D., 2018. Context of production engineering in management model of Value Stream Flow according to manufacturing industry, Production Engineering Archives, 21(7), 32-35. Search in Google Scholar

Knop, K., 2020. Indicating and analysis the interrelation between terms – visual: management, control, inspection and testing, Production Engineering Archives, 26(3), 110-120. Search in Google Scholar

Krenczyk, D., 2018. Planowanie przepływu produkcji z uwzględnieniem ograniczeń systemu transportu wewnętrznego wspomagane systemami symulacyjnymi, Knosala, R., Innowacje w zarządzaniu i inżynierii produkcji, tom I, Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją, Opole, 441-451. Search in Google Scholar

Krynke, M., Mielczarek, K., 2018. Applications of linear programming to optimize the cost-benefit criterion in production processes, MATEC Web of Conferences, Vol.183, 6s. Search in Google Scholar

Le, T.D.C.,Nguyen, D.D., Oláh, J., Pakurár, M., 2020. Optimal vehicle route schedules in picking up and delivering cargo containers considering time windows in logistics distribution networks: A case study, Production Engineering Archives, 26(4), 174-184 Search in Google Scholar

Leks D., Gwiazda A., 2015. Application of FlexSim for modelling and simulation of the production process, Selected Engineering Problems, 6, 51-56. Search in Google Scholar

Mielczarek, K., 2019. An Identification of Areas Requiring Improvement in the Company Producing the Illumination – Case Study, Conference Quality Production Improvement – CQPI, 1(1), 520-527. Search in Google Scholar

Pawlak, S., Nowacki, K., 2017. Wpływ parametrów systemu produkcyjnego na koszty i czas trwania procesu, Knosala, R., Innowacje w zarządzaniu i inżynierii produkcji, tom I, Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją, Opole. Search in Google Scholar

Świder, J., Zdanowicz, R. 2005. Modelowanie i symulacja systemów produkcyjnych w programie Enterprise Dynamics, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice. Search in Google Scholar

Ulewicz, R., Mazur, M., 2019. Economic aspects of robotization of production processes by example of a car semi-trailers manufacturer, Manufacturing Technology, 19(6),1054-1059. Search in Google Scholar

Recommended articles from Trend MD

Plan your remote conference with Sciendo